@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00232826,
 author = {矢川, 拓斗 and 三好, 遼 and 秋月, 秀一 and 橋本, 学},
 issue = {9},
 month = {Mar},
 note = {さまざまな初心者向けピアノ学習支援アプリが開発されているが，現状では，演奏データと楽譜との比較によるミス箇所のフィードバックが主機能であり，指使いについてはお手本の提示にとどまっている．画像処理による指先認識について研究されているが，打鍵方法のレパートリや指くぐりによって，打鍵指の不観測や指の密接などが発生し，認識が困難である問題が残っている．本研究では，指先ではなく，打鍵された鍵盤の周辺領域画像の機械学習に基づく，運指認識システムを構築した．学習は既知の鍵盤を既知の指によって打鍵すればよく，実装も容易である．また全 88 鍵中 74 鍵における単音弾き，和音弾きにも対応可能である．実験では 25008 回分の打鍵を学習させ，4 つの練習曲を用いた．和音弾きに対する認識成功率 97.5%，不観測の指や指の密接による認識困難な打鍵に対する認識成功率 90.2% を達成した．},
 title = {ピアノ初心者を対象とした学習支援のための運指認識システムの提案},
 year = {2024}
}